DTC患者 131I治疗后左甲状腺素钠片最佳初始剂量预测模型探究

摘要：

目的:应用机器学习方法为
131I治疗后的分化型甲状腺癌（DTC）患者构建左甲状腺素钠片最佳初始剂量的预测模型。
方法:回顾性分析2019年11月至2020年11月在天津市肿瘤医院空港医院接受
131I治疗后促甲状腺激素（TSH）抑制治疗最终达标的266例DTC患者[男性78例（男性组）、女性188例（女性组），年龄18~70(40.0+11.5）岁]的临床资料，包括一般资料、生化指标（共16项）和出院后定期复查的甲状腺功能相关数据及左甲状腺素钠片每次的调整剂量。通过计算随机森林模型重要度筛选出较为重要的临床特征；以筛选出的特征为自变量，以左甲状腺素钠片达标剂量为因变量构建多种回归模型，通过交叉验证选出准确率最高的模型。计数资料的组间比较采用独立样本的卡方检验。
结果:266例患者的体重、身高、体重指数、体表面积、血红蛋白、平均红细胞体积、收缩压/舒张压、术后甲状旁腺激素、达标时左甲状腺素钠片剂量分别为（68.4±12.9）kg、（165.8±12.8）cm、24.6±3.5、（1.9±0.2）m
2、（140.1±19.1）g/L、（88.6±5.5）fl、（125.7±18.9）mm Hg/（82.7±12.4）mm Hg、（4.1±2.2）pmol/L、（117.0±30.1）μg/d。通过特征筛选，重要度排在前6位的临床特征依次为体表面积、体重、血红蛋白、身高、体重指数、年龄，其重要度均数依次为0.2805、0.1951、0.1315、0.1252、0.1080、0.0819。径向基核的支持向量回归（SVR）模型预测左甲状腺素钠片剂量的准确率（53.4%，142/266）最高，高于经验给药的首次达标率（15.0%，40/266）；SVR模型在女性组中预测左甲状腺素钠片剂量的准确率高于男性组[60.6%（114/188）对35.9%（28/78）]，且差异有统计学意义（
χ2=13.51，
P<0.001）。
结论:基于机器学习构建的SVR模型有望提高经
131I治疗后的DTC患者左甲状腺素钠片的首次达标率，并且在女性患者中更有效。

关键词：甲状腺肿瘤、碘放射性同位素、甲状腺素、机器学习、预测模型

所属期刊栏目：46

资助基金：天津医科大学肿瘤医院影像专项基金Y2004;Imaging Special Fund of Tianjin Medical University Cancer HospitalY2004

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：197-202